Главная arrow Обзоры зарплат arrow Основы менеджмента
Основы менеджмента
Оглавление
Основы менеджмента
Страница 2
Страница 3
Страница 4
Страница 5
Страница 6
Страница 7
Страница 8
Страница 9
Страница 10
Страница 11
Страница 12
Страница 13
Страница 14
Страница 15
Страница 16
Страница 17
Страница 18
Страница 19
Страница 20
Страница 21
Страница 22
Страница 23
Страница 24
Страница 25
Страница 26
Страница 27
Страница 28
Страница 29
Страница 30
Страница 31
Страница 32
Страница 33
Страница 34
Страница 35
Страница 36
Страница 37
Страница 38
Страница 39
Страница 40
Страница 41
Страница 42
Страница 43
Страница 44
Страница 45
Страница 46
Страница 47
Страница 48
Страница 49
Страница 50
Страница 51
Страница 52
Страница 53
Страница 54
Страница 55
Страница 56
Страница 57
Страница 58
Страница 59
Страница 60
Страница 61
Страница 62
Страница 63
Страница 64
Страница 65
Страница 66
Страница 67
Страница 68
Страница 69
Страница 70
Страница 71
Страница 72
Страница 73
Страница 74
Страница 75
Страница 76
Страница 77
Страница 78
Страница 79
Страница 80
Страница 81
Страница 82
Страница 83
Страница 84
Страница 85
Страница 86
Страница 87
Страница 88
Страница 89
Страница 90
Страница 91
Страница 92
Страница 93
Страница 94
Страница 95
Страница 96
Страница 97
Страница 98
Страница 99
Страница 100
Страница 101
Страница 102
Страница 103
Страница 104
Страница 105
Страница 106
Страница 107
Страница 108
Страница 109
Страница 110
Страница 111
Страница 112
Страница 113
Страница 114
Страница 115
Страница 116
Страница 117
Страница 118
Страница 119
Страница 120
Страница 121
Страница 122
Страница 123
Страница 124
Страница 125
Страница 126
Страница 127
Страница 128
Страница 129
Страница 130
Страница 131
Страница 132
Страница 133
Страница 134
Страница 135
Страница 136
Страница 137
Страница 138
Страница 139
Страница 140
Страница 141
Страница 142
Страница 143
Страница 144
Страница 145
Страница 146
Страница 147
Страница 148
Страница 149
Страница 150
Страница 151
Страница 152
Страница 153
Страница 154
Страница 155
Страница 156
Страница 157
Страница 158
Страница 159
Страница 160
Страница 161
Страница 162
Страница 163
Страница 164
Страница 165
Страница 166
Страница 167
Страница 168
Страница 169
Страница 170
Страница 171
Страница 172
Страница 173
Страница 174
Страница 175
Страница 176
Страница 177
Страница 178
Страница 179
Страница 180
Страница 181
Страница 182
Страница 183
Страница 184
Страница 185
Страница 186
Страница 187
Страница 188
Страница 189
Страница 190
Страница 191
Страница 192
Страница 193
Страница 194
Страница 195
Страница 196
Страница 197
Страница 198
Страница 199
Страница 200
Страница 201
Страница 202
Страница 203
Страница 204
Страница 205
Страница 206
Страница 207
Страница 208
Страница 209
Страница 210
Страница 211
Страница 212
Страница 213
Страница 214
Страница 215
Страница 216
Страница 217
Страница 218
Страница 219
Страница 220
Страница 221
Страница 222
Страница 223
Страница 224
Страница 225
Страница 226
Страница 227
Страница 228
Страница 229
Страница 230
Страница 231
Страница 232
Страница 233
Страница 234
Страница 235
Страница 236
Страница 237
Страница 238


 


Рис. 8.6. Анализ временных рядов (этот анализ используется для оценки перепектив сбыта тракторов и основан на картинах сбыта в прошлом. Отметим, что анализ, отображенный здесь, эквивалентен построению аналоговой модели. На самом деле для выполнения анализа временных рядов требуются расчеты с использованием современных математических методов).

Чем более достоверно предположение о подобии будущего прошлому, тем вероятнее точность прогноза. Таким образом, анализ временных радов, вероятно будет бесполезен в ситуациях с высоким уровнем подвижности или когда произошло значительное, всем известное изменение. Например, директор ресторана «Бюргер Кинг» не смог бы предсказать спрос на гамбургеры в ноябре, если бы знал, что фирма «Мак Доналдс» собралась открыть свой ресторан рядом с его рестораном в последнюю неделю октября. Подобным образом, региональная телефонная компания смогла использовать метод анализа временных рядов для прогнозирования спроса на рекламу в телефонном справочнике «Иелоу Пейдж» в грядущем году, поскольку ее бизнес стабилен, а конкуренции практически нет. Тем не менее фирма «Ралф Лорен», вероятно, не смогла бы воспользоваться этим методом для прогнозирования рождественского спроса на новую модель мужских сорочек, поскольку конкуренция в области модной одежды исключительно высока, а вкусы потребителей меняются каждый год.
КАУЗАЛЬНОЕ (ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННОЕ) МОДЕЛИРОВАНИЕ. Каузальное моделирование — наиболее хитроумный и математически сложный количественный метод прогнозирования из числа применяемых сегодня. Он используется в ситуациях с более чем одной переменной. Уровень личных доходов, демографические изменения и преобладающая ставка процента по закладным, например, влияют на будущий спрос на новые односемейные дома. КАУЗАЛЬНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ — это попытка спрогнозировать то, что произойдет в подобных ситуациях, путем исследования статистической зависимости между рассматриваемым фактором и другими переменными. Каузальная модель может показать, что всякий раз, когда ставка процента по закладным увеличивается на 1%, спрос на новые дома падает на 5%.
На языке статистики эта зависимость называется корреляцией. Чем теснее корреляция, тем выше пригодность модели для прогнозирования. Полная корреляция (1,000) бывает в ситуации, когда в прошлом зависимость всегда была истинной. Если спрос на цветные телевизоры всегда падал на 10%, когда валовой национальный продукт снижался на 4%, можно с уверенностью утверждать, что тоже самое в подобных обстоятельствах произойдет и в будущем. Фирма «Корнинг Гласс» по сути дела использует каузальную модель, прогнозируя спрос на свои телевизионные трубки.
Из каузальных самыми сложными являются эконометрические модели, разработанные с целью прогнозирования динамики экономики. К таковым относится Уортоновская модель Центра прогнозирования Пенсильванского университета. Подобные модели представляют из себя тысячи уравнений, решаемых только с применением мощных компьютеров. Стоимость моделей настолько высока, что даже крупные предприятия предпочитают использовать результаты исследований с применением эконометрической модели, а не разрабатывать свои собственные модели. Несмотря на сложность, каузальные модели дают не всегда правильные результаты, о чем с очевидностью свидетельствует неспособность федерального правительства точно предсказывать влияние различных своих действий на экономику.

Качественные методы прогнозирования

Как указывалось выше, для использования количественных методов прогнозирования необходимо располагать информацией, достаточной для выявления тенденции или статистически достоверной зависимости между переменными. Когда количество информации недостаточно или руководство не понимает сложный метод, или когда количественная модель получается чрезмерно дорогой, руководство может прибегнуть к качественным моделям прогнозирования. При этом прогнозирование будущего осуществляется экспертами, к которым обращаются за помощью. Четыре наиболее распространенных качественных метода прогнозирования — это мнение жюри, совокупное мнение сбытовиков, модель ожидания потребителя и метод экспертных оценок.
МНЕНИЕ ЖЮРИ. Этот метод прогнозирования заключается в соединении и усреднении мнений экспертов в релевантных сферах. Например, для прогнозирования рентабельности производства новой модели компьютера фирма «Контрол Дейта» может снабдить имеющейся основной информацией своих менеджеров отделов производства, маркетинга и финансов и попросить их высказать мнение о возможном сбыте и его пределах. Неформальной разновидностью этого метода является «мозговой штурм», во время которого участники сначала пытаются генерировать как можно больше идей. Только после прекращения процесса генерирования некоторые идеи подвергаются оценке. Это может отнимать много времени, но зачастую дает полезные результаты, особенно когда организация нуждается во множестве новых идей и альтернатив.
СОВОКУПНОЕ МНЕНИЕ СБЫТОВИКОВ. Опытные торговые агенты часто прекрасно предсказывают будущий спрос. Они близко знакомы с потребителями и могут принять в расчет их недавние действия быстрее, чем удастся построить количественную модель. Кроме того, хороший торговый агент на определенном временном отрезке зачастую «чувствует» рынок по сути дела точнее, чем количественные модели.
МОДЕЛЬ ОЖИДАНИЯ ПОТРЕБИТЕЛЯ. Как можно судить по названию, модель ожидания потребителя является прогнозом, основанным на результатах опроса клиентов организации. Их просят оценить собственные потребности в будущем, а также новые требования. Собрав все полученные таким путем данные и сделав поправки на пере- или недооценку, исходя из собственного опыта, руководитель зачастую оказывается в состоянии точно предсказать совокупный спрос.
МЕТОД ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК. Он является более формализованным вариантом метода коллективного мнения. Первоначально метод был разработан фирмой «Рэнд Корпорейшн» для прогнозирования событий, интересующих военных. Метод экспертных оценок, в принципе, представляет собой процедуру, позволяющую группе экспертов приходить к согласию. Эксперты, практикующие в самых разных, но взаимосвязанных областях деятельности, заполняют подробный вопросник по поводу рассматриваемой проблемы. Они записывают также свои мнения о ней. Каждый эксперт затем получает свод ответов других экспертов, и его просят заново рассмотреть свои прогноз, и если он не совпадает с прогнозами других, просят объяснить, почему это так. Процедура повторяется обычно три или четыре раза, пока эксперты не приходят к единому мнению.
Анонимность экспертов является очень важным моментом. Она помогает избежать возможного группового размышления над проблемой, а также возникновения межличностных конфликтов на почве различий в статусе или социального окрашивания мнений экспертов. Несмотря на некоторые сомнения в надежности, поскольку результат с очевидностью зависит от того, к каким именно экспертам обращаются за консультацией, метод экспертных оценок с успехом использовался для прогнозирования в самых разных сферах — от ожидаемого сбыта изделий до изменений в таких сложных структурах, как социальные отношения и новейшая технология. Метод использовался для оценки военных возможностей СССР в будущем, государственной политики в области научно-технического прогресса и для измерения качества жизни в Америке.

Резюме

1. Методы науки управления повышают качество принимаемых решений за счет использования научного подхода, системной ориентации и моделей.
2. Модель является представлением системы, идеи или объекта. Руководителю часто приходится использовать модели из-за сложности организаций, невозможности проводить эксперименты в реальном мире, необходимости заглядывать в будущее. Основные типы моделей науки управления: физические, аналоговые и математические или символические.
3. Этапы построения модели таковы: постановка задачи, определение информационных ограничений, проверка на достоверность, реализация выводов и обновление модели.
4. Общими проблемами моделирования являются недостоверные предпосылки, информационные ограничения, плохое использование результатов и чрезмерные расходы.

 
« Пред.   След. »